New threat on formal verification for neural networks: example and fault tolerance

Autor: Viot, Augustin ^*, Lussier, Benjamin ^*, Schön, Walter ^*, Tacchella, Armando, Géronimi, Stéphane

Publikováno v: In IFAC PapersOnLine 2022 55(6):623-630

Fault Tolerant Deep Neural Networks for Detection of Unrecognizable Situations

Autor: Rhazali, Kaoutar, Lussier, Benjamin, Schön, Walter, Geronimi, Stéphane

Publikováno v: In IFAC PapersOnLine 2018 51(24):31-37

Erroneous models in neural networks and their threats for formal verification

Autor: Viot, Augustin, Lussier, Benjamin, Schön, Walter, Geronimi, Stéphane, Tacchella, Armando

Publikováno v: Lambda Mu 22-Congrès de maîtrise des risques et de sûreté de fonctionnement
Lambda Mu 22-Congrès de maîtrise des risques et de sûreté de fonctionnement, Oct 2020, Le Havre, France. pp.596
Lambda Mu 22-Congrès de maîtrise des risques et de sûreté de fonctionnement, Oct 2020, Le Havre (e-congrès), France

International audience; This article explains why current dependability techniques are not suitable for neural networks (NN). It also shows with an experiment that we need to justifiably trust neural networks modeling before formal verification can b

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::201fe936db08a83c95e1d3f0b934dcfd
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03144913/document

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